Keras และ TensorFlow คืออะไร

หากคุณได้ติดตามวงการเทคโนโลยีอย่างใกล้ชิด (หรือจากระยะไกลสำหรับเรื่องนั้น) คุณต้องเคยได้ยินคำว่า "การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง" มีการพูดกันอย่างกว้างขวางเกี่ยวกับคำศัพท์นี้ – และถูกต้องแล้ว

การเรียนรู้เชิงลึกได้ปฏิวัติปัญญาประดิษฐ์ด้วยการช่วยให้เราสร้างเครื่องจักรและระบบที่ฝันถึงในอดีตเท่านั้น ในสาระสำคัญที่แท้จริง Deep Learning คือส่วนย่อยของ Machine Learning ที่ใช้ โครงข่ายประสาทเทียมเชิง ลึก (ณ จุดนี้ หากคุณสับสนว่า Neural Networks คืออะไร ให้อ่านบทความของเราในเรื่องเดียวกัน) เพื่อจัดการกับปัญหาของ การเรียนรู้ของเครื่อง

Deep Neural Network เป็นเพียงโครงข่ายประสาทเทียมที่มีเลเยอร์หลายชั้นซ้อนกัน – จำนวนชั้นที่มากขึ้น เครือข่ายที่ลึกกว่า ความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับ Deep Learning และด้วยเหตุนี้ การฝึกอบรม Deep Neural Networks จึงก่อให้เกิดไลบรารีและเฟรมเวิร์กจำนวนหนึ่งสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกโดยเฉพาะ

ในบล็อกโพสต์นี้ เราจะพูดถึงสองกรอบการเรียนรู้เชิงลึกดังกล่าว ในตอนท้ายของบล็อกโพสต์นี้ คุณจะมีความเข้าใจที่ชัดเจนมากขึ้นว่า Keras คืออะไร TensorFlow คืออะไร ทั้งสองแตกต่างกันอย่างไร และทั้งสองมีความคล้ายคลึงกันในด้านใดบ้าง

แต่ก่อนหน้านั้น เราควรคุยกันสั้น ๆ เกี่ยวกับทั้งสองเพื่อที่คุณจะได้รู้ว่าคุณอยู่เพื่ออะไร Tensorflow เป็นไลบรารี่ที่ใช้มากที่สุดในการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก ชุมชนของ TensorFlow นั้นกว้างใหญ่และสนับสนุนอย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากเป็นแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์ส จำนวน Commit และ Fork บนที่เก็บ GitHub ของ TensorFlow เพียงพอแล้วที่จะช่วยให้คุณเข้าใจถึงความนิยมอย่างแพร่หลายของเฟรมเวิร์ก อย่างไรก็ตาม มันไม่ง่ายเลยที่จะทำงานด้วย

Keras เป็น API ระดับสูงที่สร้างขึ้นบน TensorFlow ใช้งานง่ายมากและค่อนข้างง่ายกว่า TensorFlow

การอ่านส่วนข้างต้นอาจก่อให้เกิดคำถามสองสามข้อ:

• หาก Keras สร้างขึ้นบน TF แล้วอะไรคือความแตกต่างระหว่างทั้งสอง
• หาก Keras ใช้งานง่ายกว่า เหตุใดฉันจึงควรใช้ TF เพื่อสร้างแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก

ในบทความนี้ เราจะมาแนะนำคุณเกี่ยวกับความซับซ้อนของกรอบงานทั้งสองและช่วยคุณตอบคำถาม

ในบทความนี้ เราจะพูดถึงสองไลบรารีและเฟรมเวิร์กที่มีอยู่มากมาย – TensorFlow และ Keras

TensorFlow คืออะไร?

TensorFlow เป็นของขวัญจาก Google ให้กับนักพัฒนาที่เกี่ยวข้องกับแมชชีนเลิร์นนิง มันทำให้พลังของการเรียนรู้เชิงลึกเข้าถึงได้สำหรับคนที่แสวงหา Google มีทั้ง ผู้เริ่มต้น และ บทช่วยสอน ขั้นสูง ที่จะแนะนำคุณเกี่ยวกับ ML และ TF พร้อมกันเพื่อแก้ปัญหาหลายคุณสมบัติ — การรู้จำอักขระ นอกจากนี้ หากคุณต้องการเจาะลึกในแง่มุมทางเทคนิคเพิ่มเติม เราขอแนะนำให้คุณตรวจสอบหลักสูตรของเราในหัวข้อเดียวกัน!

TensorFlow เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สที่มีอยู่ใน GitHub มันเป็นหนึ่งในห้องสมุดที่มีชื่อเสียงมากเมื่อพูดถึงเรื่อง Deep Neural Networks เหตุผลหลักเบื้องหลังความนิยมของ TensorFlow คือความง่ายในการสร้างและปรับใช้แอปพลิเคชันโดยใช้ TensorFlow โปรเจ็กต์ตัวอย่างที่มีให้ในที่เก็บ GitHub ไม่เพียงแต่มีประสิทธิภาพเท่านั้น แต่ยังเขียนในลักษณะที่เป็นมิตรต่อผู้เริ่มต้นอีกด้วย
ดังนั้น TensorFlow ใช้สำหรับอะไร?

TensorFlow เชี่ยวชาญด้านการคำนวณเชิงตัวเลข ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก ให้บริการ API ในภาษาและสภาพแวดล้อมที่สำคัญส่วนใหญ่ที่จำเป็นสำหรับโครงการการเรียนรู้เชิงลึก: Python, C, C++, Rust, Haskell, Go, Java, Android, IoS, Mac OS, Windows, Linux และ Raspberry Pi

นอกจากนี้ TensorFlow ยังถูกสร้างขึ้นโดยคำนึงถึงข้อจำกัดด้านกำลังการประมวลผล กล่าวเป็นนัยว่า เราสามารถเรียกใช้ไลบรารีนี้บนคอมพิวเตอร์ทุกประเภท โดยไม่คำนึงถึงพลังในการประมวลผล มันสามารถทำงานบนสมาร์ทโฟนได้ (ใช่ แม้กระทั่งของแพงที่คุณถือแอปเปิ้ลกัดอยู่)

5 การประยุกต์ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติสำหรับธุรกิจในปี 2018

ปัจจุบัน TensorFlow อยู่ในเวอร์ชัน 1.3 และทำงานบนแพลตฟอร์มหลักเกือบทั้งหมดที่ใช้อยู่ในปัจจุบัน ตั้งแต่มือถือไปจนถึงเดสก์ท็อป อุปกรณ์ฝังตัว ไปจนถึงเวิร์กสเตชันเฉพาะ ไปจนถึงคลัสเตอร์แบบกระจายของเซิร์ฟเวอร์บนคลาวด์หรือในองค์กร ความแพร่หลาย ความเปิดกว้าง และชุมชนขนาดใหญ่นี้ได้ผลักดัน TensorFlow ให้เข้าสู่องค์กรเพื่อแก้ไขแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง เช่น การวิเคราะห์ภาพ การสร้างข้อมูล การประมวลผลภาษาธรรมชาติ แชทบอทอัจฉริยะ หุ่นยนต์ และอื่นๆ

สิ่งที่น่าสนใจคือ TensorFlow ถูกใช้โดยผู้เข้ารหัสจำนวนมากเพื่อใช้งานการ แปลภาษา และแม้กระทั่ง การตรวจหามะเร็งผิวหนัง ในระยะเริ่มแรก ในกรณีอื่นๆ เป็นการเปลี่ยนแปลงวิธีที่นักพัฒนาโต้ตอบกับเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องอย่างแท้จริง

แอปพลิเคชั่ น TensorFlow

เมื่อพูดถึง Deep Learning TensorFlow ได้รับแรงผลักดันมากกว่าคู่แข่ง เช่น Caffe, Theano, Torch และเฟรมเวิร์กที่เป็นที่รู้จักอื่นๆ TensorFlow ถูกใช้อย่างกว้างขวางในการจดจำเสียง แอปพลิเคชันแบบข้อความ เช่น Google แปลภาษา การจดจำรูปภาพ และการตรวจจับวิดีโอ

ที่น่าสนใจ คือ NASA กำลังพัฒนาแบบจำลองการทำนาย ของวัตถุใกล้โลกด้วย TensorFlow และ Deep Learning ตามที่ผู้คนใน NASA กล่าว TensorFlow สามารถช่วยออกแบบแบบจำลองหลายชั้นที่จะสามารถรับรู้และจำแนกศักยภาพของ NEO ได้ TensorFlow ถูกใช้โดยบริษัทข้อมูลรายใหญ่ที่สุดในโลก เช่น Airbnb, Airbus, Dropbox, Snapchat และ Uber
แอปพลิเคชั่นหลักบางตัวของ TensorFlow ได้แก่:

• • Tensorflow ประสบความสำเร็จในการติดตั้ง DeepDream ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์คำบรรยายภาพอัตโนมัติโดยใช้ TensorFlow
  • RankBrain ของ Google ซึ่งสนับสนุนโดย TensorFlow จัดการกับข้อความค้นหาจำนวนมากทุกนาที และแทนที่การค้นหาแบบสแตติกแบบเดิมอย่างมีประสิทธิภาพ
  • หากคุณเคยใช้แอปพลิเคชัน Allo คุณต้องเคยเห็นคุณลักษณะที่คล้ายกับกล่องจดหมายของ Google คุณสามารถตอบกลับข้อความล่าสุดจากตัวเลือกที่กำหนดเองสองสามตัว ทั้งหมดต้องขอบคุณแมชชีนเลิร์นนิงกับ TensorFlow คุณลักษณะอื่นจะวิเคราะห์ภาพที่ส่งถึงคุณเพื่อแนะนำคำตอบที่เกี่ยวข้อง

Keras คืออะไร?

Keras เป็นไลบรารีระดับสูงที่สร้างขึ้นจาก Theano หรือ TensorFlow มี API ประเภท scikit-learn (เขียนด้วยภาษา Python) สำหรับสร้าง Neural Networks นักพัฒนาสามารถใช้ Keras เพื่อสร้างโครงข่ายประสาทได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับแง่มุมทางคณิตศาสตร์ของพีชคณิตเทนเซอร์ เทคนิคเชิงตัวเลข และวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพ

แนวคิดหลักเบื้องหลังการพัฒนา Keras คือการอำนวยความสะดวกในการทดลองโดยการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว ความสามารถในการเปลี่ยนจากแนวคิดไปสู่ผลลัพธ์โดยมีความล่าช้าน้อยที่สุดคือกุญแจสู่การวิจัยที่ดี

นี่เป็นข้อได้เปรียบอย่างมากสำหรับนักวิทยาศาสตร์และนักพัฒนามือใหม่เหมือนกัน เพราะพวกเขาสามารถดำดิ่งสู่การเรียนรู้เชิงลึกโดยไม่ต้องให้มือสกปรกด้วยการคำนวณระดับต่ำ ความต้องการการเรียนรู้เชิงลึกที่เพิ่มขึ้นส่งผลให้ความต้องการผู้ที่มีทักษะการเรียนรู้เชิงลึกเพิ่มขึ้น

ทุกองค์กรพยายามรวม Deep Learning ไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง และ Keras เสนอการใช้งานที่ง่ายมากและใช้งานง่ายพอที่จะเข้าใจ API ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วจะช่วยให้คุณทดสอบและสร้างแอปพลิเคชัน Deep Learning ได้โดยใช้ความพยายามน้อยที่สุด นี่เป็นสิ่งที่ดีเพราะการวิจัยเชิงลึกเป็นหัวข้อที่ร้อนแรงในขณะนี้ และนักวิทยาศาสตร์ต้องการเครื่องมือในการทดลองใช้ความคิดโดยไม่ต้องเสียเวลาไปกับการสร้างแบบจำลอง Neural Network

ลักษณะเด่นของ Keras

• • Keras เป็นอินเทอร์เฟซระดับสูงและใช้ Theano หรือ Tensorflow สำหรับแบ็กเอนด์
  • ทำงานได้อย่างราบรื่นทั้งบน CPU และ GPU
  • Keras รองรับโครงข่ายประสาทเทียมเกือบทุกรุ่น – เชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์, โค้งงอ, รวมกัน, เกิดซ้ำ, ฝัง ฯลฯ นอกจากนี้ โมเดลเหล่านี้ยังสามารถรวมกันเพื่อสร้างแบบจำลองที่ซับซ้อนมากขึ้น
  • Keras ซึ่งมีลักษณะเป็นแบบโมดูลาร์ แสดงออกอย่างเหลือเชื่อ ยืดหยุ่น และเหมาะสำหรับการวิจัยเชิงนวัตกรรม
  • Keras เป็นเฟรมเวิร์กที่ใช้ Python อย่างสมบูรณ์ ซึ่งทำให้ง่ายต่อการดีบักและสำรวจ

Keras กับ TensorFlow: พวกเขาเปรียบเทียบกันอย่างไร?

Keras เป็นไลบรารีโครงข่ายประสาทเทียมที่เขียนด้วยภาษา Python ซึ่งมีลักษณะระดับสูง ซึ่งทำให้ใช้งานได้ง่ายและใช้งานง่ายมาก มันทำงานเป็นตัวห่อหุ้มสำหรับไลบรารีระดับต่ำเช่น TensorFlow หรือไลบรารีเครือข่ายประสาทระดับสูงของ Theano ซึ่งเขียนด้วย Python ซึ่งทำงานเป็น เสื้อคลุม สำหรับ TensorFlow หรือ Theano ในแง่นั้น การเปรียบเทียบไม่สมเหตุสมผลนักเพราะ Keras เองใช้ TensorFlow สำหรับแบ็กเอนด์
แต่ถ้าเราต้อง เราต้อง

Keras นั้นง่ายต่อการเข้าใจและนำไปใช้ - การใช้ Keras นั้นเหมือนกับการจัดการกับบล็อคเลโก้ มันถูกสร้างขึ้นเพื่อช่วยให้นักพัฒนาทำการทดสอบอย่างรวดเร็ว POC และการทดลองก่อนที่จะดำเนินการเต็มรูปแบบ Keras อนุญาตให้คุณใช้ TensorFlow ในแบ็กเอนด์ โดยไม่จำเป็นต้องเรียนรู้

Keras ได้รับการพัฒนาโดยมีวัตถุประสงค์เพื่อให้ผู้คนสามารถเขียนสคริปต์ของตนเองโดยไม่ต้องเรียนรู้แบ็กเอนด์อย่างละเอียด ท้ายที่สุดแล้ว ผู้ใช้ส่วนใหญ่จะไม่กังวลเกี่ยวกับประสิทธิภาพของสคริปต์และรายละเอียดของอัลกอริธึม

อย่างไรก็ตาม ขนาดเดียวไม่พอดีทั้งหมดเมื่อพูดถึงแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง – ข้อ แตกต่างที่เหมาะสมระหว่าง Keras และ TensorFlow คือ Keras จะไม่ทำงาน หากคุณต้องการเปลี่ยนแปลงแบบจำลองในระดับต่ำ เพื่อที่คุณจะต้องใช้ TensorFlow แม้ว่าจะเข้าใจยาก แต่เมื่อเข้าใจไวยากรณ์แล้ว คุณก็จะสร้างแบบจำลองได้ในเวลาไม่นาน

ดังนั้น เช่นเดียวกับทุกสิ่ง ทุกอย่างขึ้นอยู่กับความต้องการของคุณ หากคุณกำลังมองหาการเล่นซอกับ Deep Neural Networks หรือเพียงแค่ต้องการสร้างต้นแบบ – Keras คือสิ่งที่คุณโทรหา อย่างไรก็ตาม หากคุณเป็นคนหนึ่งที่ชอบเจาะลึกและควบคุมฟังก์ชันระดับต่ำ คุณควรใช้เวลาในการสำรวจ TensorFlow
การวิเคราะห์ความรู้สึก: มันคืออะไรและเหตุใดจึงสำคัญ

ห่อ…
โลกกำลังเคลื่อนไปสู่ระบบอัตโนมัติอย่างรวดเร็วด้วย Deep Learning ที่ควบคุมทุกสิ่ง ปฏิเสธไม่ได้ว่าในอนาคตข้างหน้า การใช้ Deep Neural Networks จะเติบโตขึ้นเท่านั้น และด้วยเหตุนี้ ความต้องการบุคลากรที่มีทักษะก็จะเพิ่มมากขึ้นเช่นกัน ดังนั้น หากคุณคิดว่า Deep Learning คือการเรียกร้องของคุณ ให้เริ่มต้นด้วยการสำรวจ Keras หรือ TensorFlow โดยเร็วที่สุด!

ยกระดับอาชีพของคุณด้วยหลักสูตรขั้นสูงของแมชชีนเลิร์นนิงและ AI กับ IIIT-B และมหาวิทยาลัย Liverpool John Moores